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2022. 11. 10. 02:01

추천시스템 기본이론2 -collaborative filtering-

1. motivation 상품을 추천하고자하는 사용자가 x일때, x와 유사한 취향을 가지는 여러 사용자들을 찾는다. 이 유사한 취향을 가지는 여러 사용자들이 선호한 상품들을 찾는다. 이 상품들을 x에게 추천하고자 하는 방법이 협업 필터링이다. 2. idea 유사한 취향의 사용자들을 찾는 것이 핵심인데 어떻게 찾아야 할까? 위와 같은 상황을 상상해보자. 평점이 입력되지 않는 경우도 존재한다. 그리고 한눈에 보면 지수와 제니는 취향이 비슷하고 제니와 로제는 취향이 서로 반대된다. 지표로 어떻게 나타내냐? 평점간 상관계수로 두 사람의 취향의 유사도를 구하는 것이다. 공동 구매한 상품을 가정하고 있는데 2명중 평점을 1명만 제시한 경우 그 상품은 상관계수 계산에 제외하겠다는 것이다. 당연하지만 분자를 보면 같은..

2022. 11. 10. 01:43

추천시스템 기본이론1 -content based recommendation-

1. 추천 시스템이란 무엇인가 1-1) example 아마존의 웹페이지에서는 이전에 구매한 상품을 바탕으로 앞으로도 구매할 법한 상품을 추천해줌 심지어 함께 구매하면 좋은 상품도 추천해줌 영어 써진거 보니까 이미 해당 상품을 산 사람이 또 산 상품을 추천해주는 것 같네 스팀처럼 이전에 본 영화를 바탕으로 추천 이유를 명시해주면서 비슷한 영화를 추천해줌 유튜브는 그동안 본 영상을 바탕으로 맞춤형 추천 영상을 제시함 1-2) recommendation system on graph 추천 시스템은 사용자가 구매할만한, 혹은 선호할법한 상품을 추천 사용자별 구매 기록은 그래프로 표현할 수 있다. 평점을 통한 명시적인 선호를 표현할 수도 있고 단순히 구매기록만 나타낸 암시적인 선호를 표현할 수도 있다. 추천 시스템..